有沒有大神可以系統的講一下內生性問題和工具變數？

1樓：

讀一讀Angrist and Pischke的基本無害的計量經濟學，Mostly Harmless Econometrics

2樓：siyan

首先給出乙個典型的線性回歸模型:

y = β0 + β1x1 + βX + ε這裡y為被解釋變數，x1為自變數，或者解釋變數，也即「因」。大寫的 X 為外生控制項向量( 也即一組假定為外生的其他控制變數，例如年齡、性別等等) ，ε則為誤差項。如果ε與x1不相關，那麼我們可以利用OLS 模型對方程進行無偏估計。

然而，如果乙個重要變數x2被模型(1) 遺漏了，且x1和x2也相關，那麼對β1的OLS 估計值就必然是有偏的。此時，x1被稱作「內生」的解釋變數，這就是「內生性」問題。

內生性主要由以下原因造成：

2. 解釋變數與被解釋變數相互影響。

3. 度量誤差（measurement error）：由於關鍵變數的度量上存在誤差，使其與真實值之間存在偏差，這種偏差可能會成為回歸誤差（regression error）的一部分，從而導致內生性問題。

工具變數（IV）可以用來解決：遺漏變數偏差、經典的測量誤差問題、聯立性（逆向因果）

3樓：梨菠糯

內生性問題…老哥，計量一大半都是講如何處理掉內生性問題的……你這個題目應該叫做「有沒有大神可以系統的講一下計量經濟學」

不如去找一本書看看～計量這種東西從基礎打好，越學越輕鬆